機械翻訳 （MT）

MTは、長年にわたり調査し、テストされています. もともとの目標は非常に単純に定義されていました：別の言語で1つの言語と農産物と出力テキストに入力テキストを処理し、意味が変わらないように.

言語の以下の成分は、翻訳時に考慮する必要があります:

ソースとデスティネーションの言語は非常に外国人かもしれないので、機械翻訳は非常に複雑なプロセスです。. また, スラング, イディオム と他の地域の方言はさらにプロセスを混乱させる.

MT法

で使用されるような適切な単語の意味を選択するプロセス、 Quillian (1967) 翻訳中の単語の間違った意味を選択すると、完全に翻訳文の意味を変えることができる機械翻訳に非常に重要です。.

MTプログラムの一般的な構造:

  • 構文アナライザは、構文解析ツリーを作成します。

  • 構文変換先の言語の構文解析ツリーを変更する
  • 言語·ジェネレータは、解析ツリーからターゲット文を作成します

言語生成の段階:

  1. 辞書のルックアップと形態素解析
  2. 同形異義語の識別
  3. 複合名詞の同定
  4. 名詞と動詞句の識別
  5. 慣用句の処理
  6. 前置詞の処理
  7. 主語 - 述語の識別
  8. 構文の識別

機械翻訳の分野では最近、年齢の来た. 多くのパッケージは、自宅のPCで使用可能な手頃な価格です。. ただし、これらのアプリケーションの品質はまだかなり貧弱です。. 問題の一部は、効率的な機械翻訳は、ニューラルネットワークを必要とすることで、並列プロセッサは、より手頃な価格になるまで、ソフトウェアエミュレーションを使用する必要があります. このソフトウェア·エミュレーションが遅いですので、品質は、合理的な速度を達成することができるように侵害された.